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分析高职院校建设中大数据技术的应用

2021-08-06 68 上传者：管理员

摘要：本文针对高职院校建设大数据技术与应用专业进行了相关的调查研究，从产业现状、人才需求和岗位预测等多维度展开论述，探讨人才培养的方向。研究结果可为高职院校的大数据技术与应用专业建设提供参考信息。

关键词：
专业学科
人才需求
大数据技术
技术发展
计算机硬件设备
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1、引言

随着科学技术的发展和摩尔定律的指导，计算机硬件设备在近二十年来飞速发展。在大型互联网公司的引领下，数据场景特别是大数据的应用场景加速落地。由于需求驱动，要求大数据技术既能解决数据存储问题，也能利用大数据技术去挖掘数据其中的价值。大数据还能成为机器学习、人工智能等不同的科技技术线路延申的基础，进而推动不同的专业学科的发展。

本文针对高职院校建设大数据技术与应用专业进行了相关的调查研究，从产业现状、人才需求和岗位预测等多维度展开论述。研究结果可为高职院校的大数据技术与应用专业建设提供一定的参考信息。

2、产业现状及前景

2.1 政策动态与产业发展

为实现大数据产业发展，国家作出重要产业的方向部署。作为国家大数据产业战略重要措施，为达成中国从数据大国向数据强国战略的转变，工信部规划了“十三五”时期大数据技术产业的发展，要求加速建成以数据强国为目标，支持国家实现制造强国和网络强国，使其成为国家的强大优势产业。同时，国家下发了《粤港澳大湾区发展规划纲要》，并要求粤港澳大湾区地区中各城市从实际出发，并且认真落实贯彻纲要。发展规划纲要中提出，首先进一步推行建设“粤深港澳”科技创新走廊，使人才、技术、资本、产业等创新要素可以跨境跨区域自由流动，达到湾区融通，从而提出相关扶持政策和举措，把粤港澳大湾区建成为国际化创新创业平台与大数据产业中心。

2.2 人才需求现状

目前，各行各业都在大力发展和使用大数据产业应用。有研究[1]表明，33.5%的企业已在实际工作和生产过程中实践了大数据相关技术的应用，并有成功的产品和案例；32.6%的企业正在组建自身的大数据平台，25.6%的企业已经进行充分的调查研究，并准备进行开发工作；大数据基本不了解的也只占5000+用户的13.5%[2]。图1显示了相关的企业大数据专业人才需求调研的结果。

3、人才需求预测

3.1 行业结构分析

目前，使用大数据的场景不仅仅是大型的互联网企业。调查中发现[2]，在对那些大数据平台产生需求的企业当中，许多研究的开发团队的规模都较小。从图2可见，29.11%的研究开发团队只有1-10人，而开发团队人数为10-50人的仅占到了25.77%。这两个人数规模的团队就超过了半数。可见，大数据的需求已经不局限于大型的企业。

目前，大数据相关的专业人才还远不能满足企业快速增长的需求。据数据显示[3]，全国的大数据人才目前只有47万，未来3-5年内大数据人才产生的缺口就高达150多万，大数据产业必将面临全球性的专业人才短缺。

3.2 人才需求趋势

目前，大数据人才主要分布产业在移动互联网。其次是O2O、金融互联网、游戏、社交、教育、企业服务等领域[4]，如图3所示。

人才需求从中高端人才不断向应用型人才过渡。目前大数据相关技术处于落地应用的关键阶段，大数据研究开发初期中高端人才大量需要，而在落地应用阶段就需要许多的应用型人才，这些应用型人才能把大数据技术快速落地到广大传统产业当中。

早期的大数据技术应用场景都集中在技术为主，其中包括算法设计、大数据技术开发、搭建大数据技术平台、呈现数据分析结果、可视化等内容，而未来伴随大数据技术与传统产业的密切结合，进一步将大数据教育结合到具体的产业。而具备产业背景和知识的大数据专业人才将受到各企业的欢迎，因为不同产业知识是大数据技术转化实际应用中的主要环节。

在此过程中，大数据专业分析将在未来成为专业技术人才需求的一个重点，因为大数据分析技术不仅仅体现数据中蕴含价值的重要性，并且广大传统产业也会不断关注大数据分析这一新型技术领域。大数据分析方向的高端专业人才需求也不断带动大数据技术开发和大数据技术运维方向的专业人才需求，当物联网的深入发展也进一步带动大数据行业的技术发展。

物联网与大数据等新兴技术不断交会融合，新一代5G通信标准的落地与推广，未来移动通信互联网、物联网、传统产业、大数据技术将更加深度交会融合，这些大数据技术将作为未来产业互联网中主要组成部分并且能同时服务于传统产业。

4、人才职位需求预测

4.1 行业人才需求

IT产业和互联网工资水平稳居第一，工资水平前沿专业技术职位排第一。而具体从产业来看[1]，一般来看职位吸引力越强，产业所能够提供的工资也就越高（图4）。2018年末，平均招聘最高的薪水的十个产业中，普遍薪水呈现小幅增长现象，其中化工/环保/能源产业薪水涨幅最大，环比增加4.8%。目前，平均最高工资的产业是IT/互联网产业，其薪水平均水平超越了1万元，达到了10470元，成为工资唯一平均超越1万的产业；金融产业工资平均9856元，与IT/互联网产业较小差距；此外，电子通信行业、专业服务业、制药业、能源行业、文化业、体育、娱乐业、教育和培训业、医疗产业、化工行业、环保业、房地产业以及汽车制造业等产业也相对较高的工资水平[4]。

4.2 产业人才结构分析

2018年末，从具体职位来看，前面高薪职位中，除了数据产品经理和游戏制作人之外，其他职位均与前沿技术相关；具体推荐算法是目前的薪水水平最高的职位，属于大数据技术的专业技术范畴，其次高薪的职位是系统架构师，平均工资二者都在3万+；除此以外，还包括Hadoop技术、机器学习、深度学习技术、自然语言处理、搜索算法技术等在内的其他职位平均工资水平也在2万+[5]。可以预见的未来，随着物联网、大数据技术、人工智能技术、无人驾驶等高新新兴技术的场景实现，各行各业未来将产生更多的比拼和挑战，更多企业将提前进行相关专业储备人才，高薪职位继续保持高速的工资水平增长，如图5所示[1]。

4.3 专业三大技术方向

大数据行业的未来，主权有以下的三大技术方向[5]。

4.3.1 Hadoop开发方向

对应职位：爬虫工程师、大数据开发工程师、大数据分析师等。

4.3.2 数据挖掘分析方向

对应职位：机器学习工程师、大数据挖掘工程师、推荐算法工程师、大数据架构师等。

4.3.3 大数据运维方向

对应职位：大数据运维工程师。其中，大数据开发是基础。

参考文献:

[3]陈昕.洞悉数据共创价值.中国建设信息化,2017(04):34-37

[4]龚兴.以突破万亿元产业为目标我国数据强国之路正式启程.中国工业报,2017,01,23(2)

[5]刘大中.大数据行业分析与展望.信息工程与技术,2019(6):59-61